Python 实现EMD-GWO-SVR经验模态分解结合灰狼算法优化支持向量机时间序列预测（含模型描述及示例代码）

内容概要：本文详细介绍了将经验模态分解（EMD）、灰狼优化算法（GWO）和支持向量机（SVR）三者结合形成的一种新方法——EMD-GWO-SVR。通过EMD将复杂非线性的时间序列分解为多个内禀模态函数(IMFs)，然后用GWO对SVR超参数进行优化，最终将各IMF分量的预测值合并，实现了更高效准确的时间序列预测，提升了对金融、气象、能源、交通和农业等多个行业的预测能力。 适合人群：具有一定的Python编程能力和数据分析理论的基础的研究者、开发者和技术爱好者。 使用场景及目标：该模型旨在解决传统单一方法难以同时兼顾长周期与短时变化特性的问题，在实际操作中，可用于股票价格走势预测、气温预测、电力负荷规划等方面，力求做到比现有同类算法更好的预测性能。 其他说明：文章还提及了一些该项目遇到的技术难题及对应解决策略；并且提供了简明扼要的代码样例，方便读者进一步学习研究并尝试构建自己的预测系统。